業務分野の過去や将来のパフォーマンスについて理解を深めたい場合でも、業務ツールやプロセスを機械学習（ML）によって自動化したい場合でも、こうした取り組みを支えるエンジンとなるのは、データに関する深い知識と分析です。データ分析はデータサイエンティストや基本的なオフィス生産性スイートの技術によって手作業で実行できますが、専門的なデータ分析ツールやソフトウェアは、データチームにさらなる支援、より深い洞察、自動レポート作成機能を提供します。
データ分析ソフトウェア市場は、2019年の予測値である230億ドルから成長し、2026年には1,329億ドルに達すると、Market Research Futureは報告しています。こうした成長の多くは、人工知能（AI）やMLを重視する大手テクノロジー企業で見られますが、製造、小売、医療などの業界でも、顧客体験や業務効率を改善するためにデータ分析への投資を増やしています。データ分析ソリューションが自社のビジネスにどのようなメリットをもたらすのか、また最適なデータ結果を得るためにどのような機能を検討すべきなのかを、詳しく見ていきましょう。
次に読む：機械学習の主要企業
主要なデータ分析ソリューションを詳しく見る
- データ分析とは？
- データ分析ツールとは？
- データ分析ソフトウェアの主要機能
- 最高のデータ分析ソフトウェアソリューション
- データ分析ソフトウェアが必要なのは誰か？
- データ分析ツールがもたらすエンタープライズネットワークのメリット
データ分析とは？
データ分析は、データを最初に理解するための準備作業であるデータ解析だけにとどまりません。データ分析では、データ解析を基盤としてさらに発展させ、データの収集、整理、保存、セグメント化、可視化に焦点を当てます。これにより、データに関する知識を業務に活用したい企業にとって、データがより有用なものになります。
データ分析は、データに対するさまざまな方法論、戦略、アプローチを指しますが、そのプロセスの大半は次の4つのカテゴリーのいずれかに分類されます。
- 記述的分析：記述的分析とは、何が起きたのかを明らかにするために過去のデータを収集して検証する分析手法です。基本的な洞察に焦点を当てるため、記述的分析は主に生データに適用され、今後の調査に向けた基礎的な意味を見いだします。
- 予測分析：予測分析は、過去のデータと傾向を使って、特定のデータセットにおける将来の結果を予測します。予測分析には、より深い洞察を得るために、データモデリング、AI/ML、データマイニングが含まれることがよくあります。
- 診断分析：診断分析は、データセットで見つかった結果の背後にある「なぜ」を探ります。診断分析は通常、業務パフォーマンスや将来の戦略を判断する際に、記述的分析の後に適用されます。
- 処方的分析：処方的分析は、予測分析と記述的分析から得られたデータの洞察を組み合わせ、過去と現在のデータモデルに基づいて、適切な業務上の意思決定を行います。
Datamationでデータ分析について詳しく知る：最適なデータ解析手法
データ分析ツールとは？
データ分析ツールとは、さまざまな業務指標についてビッグデータの蓄積を分析・マイニングできるソフトウェアソリューションです。AI/MLの場合、データ分析ツールはアルゴリズムやモデルのトレーニングデータを最適化するためにも利用できます。データサイエンティストはデータセットに対するさまざまなクエリを処理するためにデータ分析ツールを使いますが、こうしたツールはプロセスの自動化とデータ可視化にも役立つため、データサイエンティストは大規模なデータ分析を実行する際にこの種のソフトウェアを頼りにしています。データ分析ツールは、データウェアハウジングやクラウドコンピューティングのインフラと組み合わせて使われることが多く、エンタープライズ環境全体でのビッグデータ管理に役立つ資産となります。
データ分析ソフトウェアの主要機能
データ分析ソフトウェアの機能は、基本的なものから非常に複雑なものまで多岐にわたります。データ分析ソフトウェアを最大限に活用するには、次の機能を標準搭載するか、簡単な統合で利用できるソリューションを選びましょう。
- データの可視化とグラフ：データ分析は、さまざまな関係者に結果を説明し、可視化できるときに最も効果を発揮します。データ可視化、データモデリング、その他のグラフ作成機能によって、データの専門家でない人でもデータの洞察を理解し、活用しやすくなります。
- ダッシュボードと使いやすさの機能：優れたデータ分析ツールは、洞察を見つけて利用しやすくします。統合された単一画面のダッシュボードは、特に有用な要素です。ユーザーはさまざまなデータ指標を同時に確認できるため、必要とするより詳細なデータセットや分析へ簡単に移動できます。組み込み分析も人気の高い使いやすさの機能であり、従業員がデータ収集に使う他のアプリに、データの洞察を標準機能として組み込みます。
- 自動化：データ入力、データクレンジング、その他の基本的なデータ管理機能は、従来、人員が担当してきました。しかし、時間を節約するため、現在では多くのデータ分析ツールがデータ管理や監視の自動化機能を提供しており、従業員はより戦略的な業務に時間を集中できます。
- 他のデータツールやクラウドツールとの互換性・統合：ビッグデータを扱う場合、データ分析はデータ最適化というパズルの一片にすぎません。データセキュリティとコンプライアンス、データストレージとウェアハウジング、データベース管理などのために、他のデータツールを標準搭載するか、簡単に接続できるツールを選びましょう。
- AI/ML向けの拡張データ分析：データ分析ソフトウェアは、AI/MLツールのトレーニングと、それらが提供する結果データの理解において最も重要な要素の1つです。AIとMLのユースケースが拡大し続ける中、AIを使ってプラットフォームを最適化する方法を明示しているツールを選びましょう。
検討すべきデータ可視化ソリューション：最高のデータ可視化ツール＆ソフトウェア
最高のデータ分析ソフトウェアソリューション
Tableau
Tableauは、2019年からSalesforce傘下にある企業で、使いやすいダッシュボードとデータ可視化機能により、市場を代表するデータ分析プラットフォームの1つと見なされています。ユーザーに幅広い機能を提供し、他の複数のエンタープライズ環境やツールとも互換性があります。特にTableau Onlineは、マルチクラウド環境で適切に機能する柔軟な導入ソリューションを提供します。
機能：
- データフローの管理、スケジューリング、監視
- Einstein Discoveryツールによる予測モデリング
- プログラムによるコンテンツ移行に対応
- 高度なサーバー導入の監視と品質警告
- インタラクティブなダッシュボードとデータ可視化
主な長所：データ可視化とデータストーリーテリングをカスタマイズでき、使いやすい。
主な短所：Tableauはこの市場で比較的高価なツールの1つであり、カスタマーサポートを問題点として挙げる顧客もいます。
Sisense
Sisenseは、より複雑なデータワークロードに対応する高度な機能を備えているため、過去にデータプラットフォームを管理した経験のあるパワーユーザー向けの主要ツールの1つと見なされています。多くのユーザーは、ほとんどのクラウドおよびコンテナアプリケーションで適切に機能するクラウドネイティブなインフラを理由にSisenseを選んでいます。クロスアプリケーション分析でSisenseのクエリが提供する速度と深さを評価するユーザーも多くいます。
機能：
- クラウド、アプリ内、オンプレミスのデータをAI主導で360度表示
- Sisenseが管理するウェアハウスを利用可能
- ビジュアルベースのデータモデリング
- 分析データベースによるデータキャッシュ
- データセットをより深く掘り下げるAI搭載の探索経路
主な長所：Sisense Labsは革新性に優れており、現在この市場で最高水準のAI/MLアルゴリズムをいくつか提供しています。
主な短所：多くのユーザーがElastiCube分析データベースツールを評価する一方で、一部のユーザーからは、このツールのエラーがサーバー障害などプラットフォーム全体のエラーを引き起こすとの声が上がっています。
SAS Viya
SAS Viyaは、SASが提供する大規模なデータ管理ポートフォリオの一部であり、データ準備からデータ可視化、レポート作成までのリソースを提供します。データ管理機能を幅広く備え、市場でも最先端のAIおよびML機能をいくつか提供しているため、多くのユーザーがSAS Viyaを選んでいます。SASのデータツールポートフォリオは一部の企業にとって高価すぎるものの、データ管理への包括的なアプローチを理由に、多くの大企業がこのツールを選択しています。
機能：
- インタラクティブなデータ探索、データディスカバリー、予測モデリング
- 機械学習とディープラーニングの組み込み機能
- スマートな可視化とインタラクティブなレポート作成
- テキスト分析、予測、最適化、計量経済学向けのモデリング機能
- データ意思決定フローのリアルタイムおよびバッチ管理
主な長所：大規模なデータセットに対してツールが提供する速度と詳細さをユーザーが評価しています。
主な短所：他の主要な分析ソリューションと比べ、KPIカードなど一部の可視化機能は利用できません。
Microsoft Power BI
Microsoft Power BIは、セルフサービス型のデータインサイトとビジネスインテリジェンスを求める企業に長年愛用されています。Microsoftが他のエンタープライズテクノロジー企業と長年にわたり築いてきた関係により、Power BIユーザーは世界各地のデータセンターや国内クラウドの大規模なポートフォリオに簡単に接続できます。これは、コンプライアンスや規制対応の管理に特に役立ちます。Power BIはデータセキュリティの面でもトップクラスで、感度ラベル、Bring Your Own Key（BYOK）、サービス タグなど、Microsoft Azureベースのセキュリティ機能を提供しています。
機能：
- Excelやその他の事前構築済み・カスタムデータコネクタとの統合
- 感度ラベル、エンドツーエンド暗号化、リアルタイムのアクセス監視など、最上位レベルのデータセキュリティ機能
- さまざまなデータ可視化形式に対応したインタラクティブなダッシュボードとレポート
- クラウド版とオンプレミス版を利用可能
- Power BI Desktopを通じて、基本的なBI機能を組織全体で無料利用可能
主な長所：Power Queryやその他のデータ品質機能は使いやすく、Excelのような職場で使い慣れたツールに似ています。
主な短所：Power BIのオンプレミス版にはクラウド版と同数の高度な機能がなく、クラウド版はMicrosoft Azure上で実行する必要があります。
TIBCO Spotfire
TIBCO Spotfireは、幅広いデータ可視化と対応メディアで知られる、フルサービスのデータ分析ソフトウェアソリューションです。従来型のデータ可視化やインサイトも提供する一方、Spotfireは没入型のビジュアル分析、ストリーミング分析、地理分析向けの主要ソリューションの1つです。
機能：
- 別々のデータソースにまたがるインサイトをリアルタイムで更新する、ブラシ連動型のデータ可視化
- Spotfire Modsフレームワークによるカスタム分析アプリの構築
- 過去データとストリーミングデータの同時分析
- Spotfireの地理分析による位置情報データの詳細な分析
- データ準備とタスク自動化のためのスマートな機械学習ワークフロー
主な長所：特にPythonとRのバンドルエンジンとの統合により、幅広いカスタマイズと統合が可能です。
主な短所：データ可視化が古く見え、UX/UIを重視した設計ではないという点を、ユーザーは特に指摘しています。
Google Data Studio
Google Data Studioは、この一覧の中でも学習曲線が特に緩やかなツールの1つで、主要機能の多くを無料版で利用できます。手頃な価格と他のGoogle Cloudアプリケーションとの接続性を理由に、このツールを選ぶユーザーが多くいます。Googleの他のツール群と同様に、Google Data Studioでは社内外の関係者が簡単に共同作業できるため、企業におけるデータの民主化がさらに進みます。
機能：
- セルフサービス分析に利用できるデータテンプレート
- 他のGoogleツール、複数のソーシャルメディアプラットフォーム、主要なデータベースプラットフォームとの幅広いネイティブ統合
- データ可視化を編集できるドラッグ＆ドロップ式レポートエディター
- 37言語と59の国際通貨に対応
- レポートを即時共有可能
主な長所：Google Data Studioは、最も共同作業に適したツールの1つで、社内外の関係者が必要に応じてレポートを共有・編集できます。
主な短所：Google Data Studioは、複雑性の低い小規模なデータセットに適しています。ビッグデータソースを扱おうとすると、バグや速度低下、機能の制限を経験するという意見がユーザーから寄せられています。
MicroStrategy
単独でも高性能なプラットフォームと見なされていますが、MicroStrategyはAPIコネクタを使って多くの競合プラットフォームに接続し、それぞれの強みを共有します。このAPIコネクタ戦略に加え、エンタープライズプラットフォーム全体に組み込み分析を導入するアプローチにより、MicroStrategyは現在データをサイロ化して管理している企業にとって有力な選択肢となっています。
機能：
- ドラッグ＆ドロップ式のデータ機能
- MicroStrategy Cubesによるデータストレージ
- 予測分析とアジャイル分析の機能
- SQLとSDKによるカスタマイズ
- ツール内で多数のデータコネクタを利用可能
主な長所：MicroStrategyはHyperIntelligenceを提供しています。これは、企業が利用する外部アプリケーションにインサイトとアクションの両方を組み込む機能です。
主な短所：ツールの古いユーザーインターフェース（UI）と全体的なデザインについて、複数のユーザーから指摘されています。
SAP Analytics Cloud
このSAP Analytics CloudはSAP Business Technology Platformの1つのレイヤーであり、ビジネスインテリジェンス施策をエンドツーエンドで可視化できることが、このツールが市場で好まれる主な理由です。このSAPツールは、拡張分析、セルフサービス分析、AI/ML搭載の分析を提供しますが、高度な予測分析機能で最も広く知られています。
機能：
- AI、ML、NLPを活用した機能による拡張分析
- インタラクティブなデータ可視化とストーリーのためのデータフィルタリングとドリルダウン
- 自動データクレンジング
- データモデル、ウィジェット、テンプレートをすぐに利用でき、時間をかけて作成することも可能
- メタデータ情報によるアジャイルガバナンス
主な長所：SAPの会話型分析機能により、専門家でないユーザーでもプラットフォーム上でデータクエリを送信し、確認しやすくなっています。
主な短所：Google Data Studioにあるような、より高度な外部コラボレーション機能を求める声が一部のユーザーから上がっています。
Qlik Sense
多くのデータ分析ソリューションが、過去のデータインサイトに基づいて将来の成果に焦点を当てる一方で、Qlik Senseは「アクティブインテリジェンス」、つまりビジネス上の意思決定に即座に役立つリアルタイムのインサイト向けプラットフォームであると自らを位置付けています。ハイブリッドクラウド、SaaS、モバイル機能を備えるQlik Senseは、さまざまなユーザーインターフェースや環境に対応できる柔軟な選択肢でもあります。
機能：
- インタラクティブなダッシュボード、レポート作成、セルフサービス型データ可視化
- Insight AdvisorによるAI搭載のデータインサイトとデータ準備
- 「その瞬間」のデータインサイトを提供するアクティブインテリジェンス
- 検索を活用したデータディスカバリーと会話型分析
- iOSとAndroidに完全ネイティブ対応したQlik Sense Mobileアプリ
主な長所：Qlikのプラットフォームは、市場で最もモバイルフレンドリーなデータ分析ツールの1つです。
主な短所：Qlikが提供するバージョン管理機能は非常に限られています。
データ保護に役立つツール： 最適なデータ損失防止（DLP）ソフトウェア＆ツール
データ分析ソフトウェアが必要なのは誰か？
データ分析ソフトウェアは、さまざまな価格帯と運用上の複雑さに対応する機能を包括する用語です。業界や具体的なユースケースにかかわらず、次のような状況に当てはまる場合は、この種のソフトウェアが必要になる可能性が高いでしょう。
- ビッグデータを扱い、より深く、迅速で、かつ正確なインサイトを求めるエンタープライズ。
- 部門横断的なインサイトを求めるエンタープライズで、データを活用したビジネスインテリジェンスを営業、マーケティング、財務などで実現したい企業。
- 多数の顧客や見込み顧客のデータをより効率的に管理したいチーム。
- 将来的にAI/MLソリューションの導入を検討している企業。
データ品質管理のヒント：データ管理に最適な重複排除ソフトウェア
データ分析ツールがもたらすエンタープライズネットワークのメリット
特にエンタープライズネットワークでは、より深いビジネスインサイトや将来計画に生かせる大量のデータを扱います。組織がデータ分析ソフトウェアへの投資をまだ迷っている場合は、データ管理の取り組みを補完することで組織が得られる次のようなメリットを検討してください。
顧客関係管理
顧客データをより深く理解できるソフトウェアを使えば、顧客一人ひとりに合わせた体験を提供できるようになります。この知識は、見込み顧客やサードパーティのパートナーにも広げられます。
ビジネスインテリジェンス
従来型のデータ分析では、ビジネスで起きていることをより深く理解するのに役立つデータセットや関連性を見落とす可能性があります。データ分析ソフトウェアは、ビジネスパフォーマンスについてより数値に基づくインサイトを提供し、予測分析やビジネスインテリジェンスに通常伴う人的ミスを排除します。
相互運用性
大半のデータ分析プラットフォームは、利用中の他のエンタープライズソフトウェアと適切に統合できます。つまり、特に組み込み分析を機能として提供するデータ分析ソリューションを使えば、他のツールからデータに関する知識を簡単に掘り起こせます。
将来に向けたデータの知見
高度なデータソフトウェアソリューションは、将来に向けた最も重要なエンタープライズツールの1つと見なされることが多くなっています。特に、自社独自のAIモデルやMLモデルの開発に関心を持つ組織が増えているためです。専門的なデータ分析・管理ソフトウェアを使えば、既存のデータと、将来、人工知能ソリューションのトレーニングに向けてそれを最適化する方法をより深く理解できます。
データを保護するための適切なインフラを構築する：データ保護に最適なバックアップソフトウェア